SRTM DEM数据空洞插值填补方法对比分析

SRTM全球数字高程模型数据目前已被广泛应用于多个领域。最新版本的SRTM DEM仍然存在较小的高程空值区域（数据空洞）和模糊区域。文章在模拟某试验区域SRTM DEM数据空洞的基础上,利用线性插值、反距离权插值、二次多项式插值、三次样条插值等DEM插值方法进行了数据空洞的插值填补试验和对比分析,结果表明在丘陵地区和空...     

基于高斯过程回归的SRTM数据空洞填补方法

针对现有插值方法对复杂地表模拟能力不足的问题,发展了一种基于非平稳(神经网络)核的高斯过程回归(GPR)方法,并将其应用于SRTM DEM空缺数据填补。以山区SRTM DEM的模拟数据空洞为研究对象,将GPR模拟结果与传统插值方法(TIN、SPLINE和IDW)比较表明:GPR填补精度高于传统插值方法,且空缺区域模拟曲面较好的保持了地形特征。     

基于数据融合的SRTM数据空洞填补方法

总结国内外对SRTM数据空洞的填补方法,指出基于内插的填补方法无法满足大区域SRTM数据处理的需求。提出在内插的基础上进行数据融合的空洞填补方法,并以实例验证了该方法是一种获取完整地形数据的有效途径。     

中国地区SRTM3 DEM高程精度质量评价

为揭示我国SRTM3DEM数据高程精度质量,结合已开展过SRTM3DEM高程精度质量评价工作的局部地区的研究,考虑空间分布情况,选取新疆、辽宁、山东、浙江、海南5个地区的平原、丘陵、盆地、山地等地形区域作为典型研究区,并以1∶5万DEM为假定真值、以1∶25万DEM为参照,通过DEM面误差可视化分析、DEM面误差信息熵模型、中误差模型等方法对SRTM3DEM数据高程精度质量做了分析。计算结果表明我国SRTM3DEM数据高程精度质量受地形影响并存在一定的空间差异性,同时我国范围内SRTM3DEM数据高程精度质量整体上要高于1∶25万DEM。     

利用升降轨道SAR数据获取DEM的试验研究

首先介绍了利用InSAR技术提取DEM的原理及方法,其次对利用ENVISAT卫星的升轨SAR数据和降轨SAR数据获取DEM,然后对其融合,并将融合前后的DEM与SRTM3 DEM进行比较,分析其精度。结果表明,与单独利用升轨SAR数据或降轨SAR数据获取的DEM相比,融合后的DEM能更好地显示地形起伏特征,高程精度得到明显提升,且羽化融合后的DEM精度最高,其与参考DEM─SRTM3 DEM高程差异标准差为±7.25,高程差异绝对值小于15 m的地区占95.48%。     

基于ICESat-2 ATLAS数据的DEM高程精度评价

为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度,本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据,利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定;SRTM1 DEM在平原精度最高;在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大,且与地形因素密切相关,在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致,SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好,平均误差为3.15 m,AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好,平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大,在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加;坡向对DEM数据的高程精度影响较小,未发现明显的规律。     

DEM数据在黄土高原典型地貌区的误差分布

针对SRTM3DEM数据的误差研究在黄土高原比较薄弱的问题,该文采用基于1:5 000地形图生成精确DEM数据的方法,对最新版的SRTM3DEM V4数据在黄土高原典型地貌区的误差分布进行了研究;并对研究区内典型黄土地貌类型(黄土塬、黄土梁和黄土峁)的误差分布进行了分析,从而获取SRTM3DEM V4数据在黄土高原地区的误差分布规律。研究结果表明:SRTM3DEM V4数据误差较大,且与坡度分布密切相关;黄土塬与黄土梁的误差相似,它们均与黄土峁有明显差异。研究结果对基于SRTM DEM数据的数字地形分析与相关地学研究具有一定意义。     

SRTM DEM频率域误差特性分析

为利用多源DEM开发出质量更高的DEM,有必要研究数据源的误差特性,本文提出了利用傅里叶变换的多源DEM融合评价数据源的频率误差特性方法。以某实验样区为实验对象,取相同位置的航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型数据(SRTM DEM)与1∶50 000地面高程库数据,并以控制点数据作为参考数据,通过重采样、数据配准、系统误差消除等步骤形成融合数据源,利用傅里叶变换作低通与高通滤波融合,选择不同的截止频率得出不同的融合效果,从而判断SRTM DEM的频率误差特性。实验结果表明SRTM在采用低频信息时,融合效果优于采用高频信息,SRTM的误差更多的表现在高频特性上。     

困难地区InSAR技术和加权融合的DEM生成

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术具有全天时全天候的特点，可以大范围、快速、高效地提取DEM。即使在常年被云雾覆盖、降雨频繁的热带雨林地区，InSAR技术也能正常生成DEM。本文利用InSAR生成了研究区的DEM，验证了该方法的可行性。由于研究区植被茂密且有大面积的水域沼泽，导致InSAR处理过程中存在低相干和部分失相干现象，极易造成基于InSAR技术生成的DEM存在错误和空洞。针对这一问题，提出了像素级的以相干依据作为加权函数的融合方法，将SRTM DEM和AW3D30 DEM作为外源数据与InSAR DEM进行融合，解决了基于InSAR技术生成DEM存在错误和空洞的问题，保证了DEM的完整性。     

中国地区30 m分辨率SRTM质量评估

高分辨率、高质量地形数据有利于地震、火山与滑坡地质灾害等环境变化相关的研究。2014年9月,美国国家地理空间情报局宣布30 m分辨率的SRTM DEM数据逐步向全球用户免费开放。本文对中国境内最新发布的SRTM DEM开展了质量评估与验证工作,讨论了传感器波长、植被覆盖、影像数量等影响DEM质量的关键因素。研究结果表明,30 m分辨率的SRTM DEM高程精度（10 m）与SRTMX DEM相当,并优于ASTER GDEM v2、SRTM v4.1和SRTM v3。     

利用资源三号卫星DSM提取的山体特征线精度分析

利用资源三号卫星(ZY-3)DSM和SRTM DEM资料分别提取山体特征线,并以实测地形图为参照,从吻合度和点位精度两方面对自动提取的数据进行精度比较。结果表明,基于ZY-3DSM提取的山体特征线比SRTM DEM具有更高的一致性,且前者比后者的吻合度高约9%;就同名点位精度而言,89%的ZY-3DSM山体特征线落入2.25mm限差内,而SRTM DEM仅有7%符合测量精度规范。总体而言,与SRTM DEM相比,基于资源三号卫星ZY-3DSM提取的山体特征线栅格数更多,精度更高。     

利用ASTER数据融合的SRTM空值填补方法

由于雷达干涉采集误差导致SRTM数据出现高程空值,为了保证数据完整性,需要对其进行空值修补。本文总结了国内外对SRTM数据空值的填补方法,提出了一种在内插的基础上利用ASTER数据进行数据融合的空值填补方法。该方法首先对ASTER数据进行预处理,以消除两者之间的高程差异,然后利用处理后的90m间隔ASTER数据对SRTM数据进行融合,从而实现了SRTM数据的空值填补。实例验证了该方法是一种获取完整地形数据的有效途径。     

利用InSAR技术获取高寒高海拔地区高精度DEM

本文以Sentinel-1A SLC数据为原始影像,利用InSAR技术获取新疆西天山中部高寒高海拔地区小区域DEM,将获得的DEM与常用的SRTM v4 DEM和GDEMDEM进行对比分析。结果表明：利用InSAR技术处理Sentlnel-1A SLC数据可以获得分辨率为15 m的高精度DEM,该DEM数据精度优于SRTM v4 DEM和GDEMDEM,能更好地描绘地表地形细节,可作为输入数据获取地面高精度形变信息,为工程建设和地质灾害评价提供重要的基础数据。此外,该方法对DEM数据的更新也具有重大意义。     

滇池SRTM DEM数据的流域特征自动提取

以滇池流域为试验对象,在NASA发布的3弧秒SRTM DEM数据的基础上,运用Arc Hydro Tools进行流域特征的提取,结果表明,以3弧秒的SRTM数据为基础提取的流域河网与水利部门提供的数字河网基本相符,而提取的流域面积与实际流域面积十分接近,显示了SRTM DEM数据在中小型湖泊流域地表水文模拟方面的优势.     

面向分布式水文模型的SRTM无效高程数据处理方法

获取高精度DEM是分布式水文模型开发和应用的基础,而最新发布的全球高分辨率SRTM数据在很大程度上解决了高分辨率DEM数据获取相对困难的问题,对于水文学研究具有重要意义。由于利用雷达技术获取地面高程数据技术本身的限制,SRTM原始DEM数据中存在着很多问题。本文以雪野水库区域为例,利用ASTER数据通过分析两种数据高程差异的分布特点对SRTM高程数据无效区域进行了填充,计算结果表明该方法可以提高无效数据处理结果的精度,是一种有效的获取相对完整地形数据的方法。     

基于SWBD修复的SRTM DEM的1∶250000水系自动更新——以浙江省瓯江流域为例

以浙江省瓯江流域为例,基于SWBD修复的SRTM DEM数据,采用Arc Hydro Tools水文分析工具自动提取瓯江水系,并分地貌、分河流等级地定量评价水系数据精度,开展1∶250 000水系自动更新的可行性研究。结果表明：①SWBD修复的SRTM DEM的空白区域面积为54.78 km2,有效地弥补了SRTM DEM的数据缺失,进而提高了水系提取的准确度和精度;②与1∶250 000水系数据相比,基于SWBD修复后的SRTM DEM,在小起伏山、中起伏低山、低海拔丘陵上提取的水系数据精度高于其他地貌,而干流、一级支流、二级支流的精度又高于三级支流;③以资源三号卫星ZY-3遥感影像为参照,从水系上采集同名点反复比较点位精度后发现,利用SRTM DEM提取的水系符合制图规范和测绘内业规范（限差1 mm）,可以满足1∶250 000水系自动更新的要求。     

基于资源三号的DSM自动生成方法与质量控制

以资源三号卫星三线阵影像为数据源,基于无控制区域网平差、三线阵影像的核线影像重构、多基线匹配、密集匹配、基于几何约束的半全局优化匹配策略、用SRTM 30m DEM填补DSM空洞等关键技术,实现全国DSM的快速自动生产与质量控制,并进行了试验验证。     

ASTER GDEM与SRTM3高程差异影响因素分析

作为最新发布的全球地形数据,ASTER GDEM比目前常用的SRTM3数据有着更高的分辨率和更广的覆盖范围,对于相关地学分析具有重要意义。本文以华中地区为研究区域,对ASTER GDEM与SRTM3数据进行了比较,重点分析了坡度、坡向、地形起伏度、土地利用类型、植被覆盖度、生成ASTER GDEM栅格点高程数据所用的ASTER DEM影像数等因素对2种DEM数据高程差异的影响。结果表明,在研究区域内,ASTER GDEM高程比SRTM3高程平均低5.42 m,两种DEM数据高程差异的RMS值为16.90 m;ASTER GDEM与SRTM3之间的高程差异随着坡度、地形起伏度、植被覆盖度的增大而增大,而ASTER DEM影像数越大,高程差异越小;坡向、土地利用类型对高程差异也有影响。     

采用小波分析的SRTM DEM与ASTER DEM数据融合

为了利用航天飞机雷达地形测绘任务数字高程模型(SRTM DEM)与先进星载热反射和反辐射仪数字高程模型(ASTER DEM)的互补信息,提出基于小波分析的多源DEM数据融合方法,以我国秦岭典型高山峡谷地貌类型区为试验样区,选取相同位置的SRTM DEM与ASTER DEM数据,通过重采样、数据配准等步骤形成融合数据源;对小波分解的低频系数作基于邻域像素关联性的融合,高频系数采用像素点绝对值取大的融合,生成融合DEM。并把融合前与融合后的数据分别与1∶5万高程库数据作精度比较,总体统计与抽样检查表明融合DEM精度较源数据均得到了提高。该融合技术为应用SRTM DEM与ASTER DEM生成精度和可靠性更高的DEM产品提供了可行方案。     

国产资源三号测绘卫星DSM数据质量评价--以高海拔山区为例

为了评价国产资源三号测绘卫星DSM数据精度,在顾及地貌类型的情况下,以涵盖平原、台地、丘陵等地貌的高海拔山区为研究案例,并以1∶1万实测地形图DEM为假定真值,以90m分辨率SRTM DEM为评价参照,从高程精度和地形描述精度两个方面,对15m分辨率ZY-3DSM进行精度评价分析。研究结果表明:ZY-3DSM高程精度优于SRTM DEM,前者高程中误差仅为后者的1/6;就地形描述精度来讲,ZY-3DSM与SRTM DEM相比,其地形描述精度更接近理论值,前者RMS Et实际值仅为理论值0.99倍,而后者的实际值却是理论值5.13倍。由此看来,ZY-3DSM数据精度整体上高于SRTM DEM。